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Tensorflow :: ops :: SparseSlice

#include <sparse_ops.h>

SparseTensor einen SparseTensor basierend auf dem start und der size .

Zusammenfassung

Zum Beispiel, wenn die Eingabe

input_tensor = shape = [2, 7]
[    a   d e  ]
[b c          ]
ist

Grafisch sind die Ausgangstensoren:

sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4]
[    a  ]
[b c    ]

sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3]
[ d e  ]
[      ]

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • Indizes: Der 2D-Tensor repräsentiert die Indizes des spärlichen Tensors.
  • Werte: 1-D-Tensor repräsentiert die Werte des spärlichen Tensors.
  • Form: 1-D. Tensor repräsentiert die Form des spärlichen Tensors.
  • Start: 1-D. Tensor repräsentiert den Beginn der Schicht.
  • Größe: 1-D. Tensor repräsentiert die Größe der Scheibe. Ausgangsindizes: Eine Liste von 1-D-Tensoren repräsentiert die Indizes der Ausgangstensoren.

Kehrt zurück:

  • Output output_indices
  • Output output_values: Eine Liste von 1-D - Tensoren repräsentiert den Wert des Ausgang sparse Tensoren.
  • Output output_shape: Eine Liste von 1-D-Tensoren repräsentiert die Form der Ausgabe-Tensoren mit geringer Dichte.

Konstruktoren und Destruktoren

SparseSlice (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input shape, :: tensorflow::Input start, :: tensorflow::Input size)

Öffentliche Attribute

operation
output_indices
output_shape
output_values

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

output_indices

::tensorflow::Output output_indices

output_shape

::tensorflow::Output output_shape

Ausgabewerte

::tensorflow::Output output_values

Öffentliche Funktionen

SparseSlice

 SparseSlice(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input shape,
  ::tensorflow::Input start,
  ::tensorflow::Input size
)